Bearing fault diagnosis using machine learning and a novel set of fault-related spectral features - Vieira, João Paulo; Rosa, Rodrigo Kobashikawa; Bauler, Victor Afonso; Braga, Danilo; Silva, Danilo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
Este artigo desenvolve métodos baseados em aprendizado de máquina para diagnóstico de falhas em rolamentos com dados da Case Western Reserve University (CWRU). Adota-se uma abordagem multirrótulo proposta na literatura, com três classificadores binários para identificar falhas na trilha interna, externa e no elemento rolante, dividindo o conjunto de dados por rolamentos distintos, visando eliminar vazamento. Utilizam-se features no domínio do tempo e frequência, incluindo uma nova proposta de features espectrais, denominadas PFRs (Peak-To-Floor Ratios), calculadas sobre frequências ligadas ao fenômeno da falha. Os resultados, comparados com outras features da literatura, mostram melhorias no desempenho e explicabilidade.